AI-агенты
AI-агенты — это системы на базе языковых моделей, которые не просто отвечают, а сами планируют шаги, вызывают инструменты и доводят задачу до результата: пишут код, ищут в вебе, бронируют, анализируют. 2026-й стал годом агентов — от кодинг-агентов до автономных исследователей. Здесь собраны все наши материалы про агентный ИИ: запуски, протоколы (MCP, A2A), надёжность и реальные кейсы.
Почему ChatGPT и Cursor теряют фокус с множеством инструментов
Массовое подключение MCP-инструментов оказалось ловушкой: ИИ-агенты перегружаются контекстом, а рабочие архитектуры смещаются к tool search,
Долговременная память AI-агентов: как они накапливают опыт и развиваются
OpenClaw запустила для AI-агентов режим dreaming: ночью они отбирают важные знания, забывают шум и приходят в новую сессию с более устойчиво
Учёные UC Berkeley: Gemini, GPT и Claude лгут ради спасения других ИИ-моделей
ИИ в разработке: как нейросеть переписала чужой код и лицензию
Как работают ИИ-агенты для кода: память, инструменты и контекст
ИИ-агент для исследований: как использовать Google Antigravity
Google и Gemma 4: как запускать tool calling локально через Python и Ollama
Machine Learning Mastery показал, как превратить Gemma 4 в локального агента с tool calling: через Ollama и Python модель вызывает функции,
На Google ADK показали multi-agent пайплайн анализа данных, графиков и отчётов в Python
Новый гайд показывает, как на Google ADK собрать multi-agent систему для загрузки таблиц, статистических тестов, визуализации и автогенераци